MATLAB VÀ ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

Chia sẻ: Đinh Công Thiện | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:30

Thêm vào BST

Báo xấu

287
lượt xem 101
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Matlab tronĐể xây dựng mô hình của hệ thống, MATLAB cung cấp một số lệnh. Mô hình hệ thống mô tả bằng hàm truyền được xây dựng nhờ lệnh tf(ts,ms) với ts là đa thức tử số và ms là đa thức mẫu số. Hàm zpk(z, p, k) với z là vec tơ điểm không, p là vec tơ điểm cực và k là hệ số khuyếch đại tạo nên mô hình điểm không‐điểm cực. Hàm ss(a, b, cʹ, d) với a, b, c, d là các ma trận tạo nên mô hình không gian‐trạng tháig điều khiển tự động...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: MATLAB VÀ ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

MATLAB VÀ ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG §1. CÁC VẤN ĐỀ CHUNG 1. Các dạng mô hình hệ thống: Để xây dựng mô hình của hệ thống, MATLAB cung cấp một số lệnh. Mô hình hệ thống mô tả bằng hàm truyền được xây dựng nhờ lệnh tf(ts,ms) với ts là đa thức tử số và ms là đa thức mẫu số. Hàm zpk(z, p, k) với z là vec tơ điểm không, p là vec tơ điểm cực và k là hệ số khuyếch đại tạo nên mô hình điểm không‐điểm cực. Hàm ss(a, b, cʹ, d) với a, b, c, d là các ma trận tạo nên mô hình không gian‐trạng thái. Ví dụ: Ta tạo ra một số mô hình nhờ các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_1.m): clc ts = [1 2]; ms = [1 5 4]; sys1 = tf(ts,ms) sys2 = zpk([‐6 1 1],[‐5 1],3) sys3 = ss([1 2; 3 4],[1 1; 0 1],[0 1; 1 2; 3 1],0) Kết quả là: Transfer function: s+2 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ s^2 + 5 s + 4 Zero/pole/gain: 3 (s+6) (s‐1)^2 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ (s+5) (s‐1) a= x1 x2 x1 1 2 x2 3 4 b= u1 u2 x1 1 1 x2 0 1 122
c= x1 x2 y1 0 1 y2 1 2 y3 3 1 d= u1 u2 y1 0 0 y2 0 0 y3 0 0 Continuous‐time model. 2. Điểm cực và điểm zero của hàm truyền: Để biến đổi hệ thống cho bởi hàm truyền thành hệ cho bởi điểm cực, điểm zero và hệ số khuếch đại dùng hàm tf2zp. Ta cũng có thể dùng hàm pole(sys) để tìm điểm cực của hệ thống sys và dung hàm zero(sys) để tìm điểm không của hệ thống sys Ví dụ: Cho hàm truyền: 3 2 s  11s  30s H(s)  s 4  9s 3  45s 2  87 s  50 Ta cần tìm các điểm cực p, điểm zero z và hệ số khuếch đại k của nó. Ta dùng các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_2.m): ts = [1 11 30 0]; ms = [1 9 45 87 50]; [z,p,k] = tf2zp(ts,ms) z= 0 ‐6 ‐5 p= ‐3.0 + 4.0i ‐3.0 ‐ 4.0i ‐2.0 ‐1.0 k= 1 Như vậy: 123
s(s  5)(s  6) s( s  5)(s  6) H(s)   2 (s  1)(s  2)(s  3  4 j)(s  3  4 j) (s  1)(s  2)(s  6s  25) Khi có các điểm cực, điểm zero và hệ số khuếch đại ta có thể tìm lại hàm truyền bằng lệnh zp2tf. Ta dùng các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_3.m): z = [‐6;‐5;0]; k = 1; p = [‐3+4*i;‐3‐4*i;‐2;‐1]; [ts,ms] = zp2tf(z,p,k) ts = 0 1 11 30 0 ms = 1 9 45 87 50 Để thấy được sự phân bố điểm không và điểm cực của hệ thống trên mặt phẳng phức ta dùng hàm pzmap. Trục của đồ thi được chia lưới bằng lệnh sgrid. Các điểm không biểu thị bằng vòng tròn và điểm cực biểu thị bằng dấu . Ta xét các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_4.m): clc sys = zpk([‐6 1 1],[‐5 1],3) axis equal pzmap(sys) sgrid 3. Khai triển hàm truyền thành tổng các phân thức đơn giản: Cho hàm truyền, ta có thể khai triển nó thành tổng các phân thức đơn giản bằng lệnh residue. Hàm residue cho vec tơ cột các phần dư r, vec tơ cột các điểm cực p và phần nguyên k. Ví dụ: Cho hàm truyền: 2 s 3  9s  1 H( s)  s 3  s 2  4s  4 0.0 Ta khai triển hệ bằng các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_5.m): + ts = [2 0 9 1]; 0.2 ms = [1 1 4 4]; 5i [r,p,k] = residue(ts,ms) r= 0.0 ‐ 0.25i
‐2.0 p= ‐0.0 + 2.0i ‐0.0 ‐ 2.0i ‐1.0 k= 2 Như vậy: 0.25 j  0.25 j 2 1 2 H( s)  2   2   2 s1 s2j s2j s1 s 4 Ngược lại, có r, p, k ta có thể tìm hàm truyền bằng các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_6.m): r = [0.0‐0.25*i; 0+0.25*i; ‐2]; p = [0+2*i;0‐2*i;‐1]; k = 2; [ts,ms] = residue(r,p,k) ts = 20 9 1 ms = 11 4 4 4. Biến đổi hàm truyền thành không gian‐trạng thái: Cho phương trình vi phân: d ny n 1 dy dy a a a  a y  u( t ) n n 1 1 0 dx n dx n 1 dx Đặt x1 = y;x2 = y;x3 = y v.v ta có hệ phương trình trạng thái: x = Ax + Bu y = C x + Du gọi là phương trình không gian‐trạng thái Nếu một hệ điều khiển tự động cho bởi hàm truyền ta có thể biến đổi về không gian‐trạng thái bằng lệnh tf2ss. Ví dụ: Cho hàm truyền : s 2  7s  2 H( s) 
s 3  9s 2  26s  24 Ta biến hệ về dạng không gian‐trạng thái bằng các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_7m):
ts = [1 7 2]; ms = [1 9 26 24]; [a,b,c,d ] = tf2ss(ts,ms) a= ‐9 ‐26 ‐24 100 010 b= 1 0 0 c= 1 7 2 d= 0 5. Biến đổi không gian‐trạng thái thành hàm truyền: Để biến đổi hệ cho dưới dạng không gian‐trạng thái thành hàm truyền ta dùng lệnh ss2tf. Ta xét các lệnh sau(lưu trong ct6_8.m) a = [0 1 0; 0 0 1; ‐1 ‐2 ‐3]; b = [10; 0; 0]; c = [1 0 0]; d = [0]; [ts,ms] = ss2tf(a,b,c,d,1) ts = 0 10.00 30.00 20.00 ms = 1.00 3.00 2.00 1.00 Như vậy hàm truyền là: 10( s 2  3s  2) G( s)  3 2 s  3s  2s  1 6. Nghiệm của phương trình trạng thái: Để tìm nghiệm của phương trình trạng thái ta dùng lệnh lsim. Ví dụ: Cho phương trình trạng thái của một hệ tuyến tính
⎡ x 1 ⎤ ⎡ 0  1⎤ 0 ⎤ ⎡ x1 ⎤ 1 ⎥⎢ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ x  0 0 1 x 2  1 u( t )  2⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ 1⎥ x 6  11  6 x3 3 y = [1 1 0] x Cho điều kiện đầu x(0) = [1 0.5 ‐0.5]. Tìm x(t), y(t) với u(t) là hàm đơn vị. Ta dùng các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_9.m): a = [0 1 0; 0 0 1; ‐6 ‐11 ‐6]; b = [1; 1; 1]; c = [1 1 0]; d = 0; x0 = [1 0.5 ‐0.5]; t = 0:0.05:4; u = ones(1,length(t)); [y,x] = lsim(a,b,c,d,u,t,x0); plot(t,x,t,y) Do điều kiện đầu nên nghiệm y xuất phát từ 1.5 Khi u(t) là sin2t ta tính đáp ứng như sau(lưu trong ct6_10.m): a = [0 1 0;0 0 1;‐6 ‐11 ‐6]; b = [1;1;1]; c = [1 1 0]; d = 0; x0 = [1 0.5 ‐0.5]; t = 0:0.05:4; u = sin(2*pi*t); [y,x] = lsim(a,b,c,d,u,t,x0); plot(t,x,t,y) 7. Biến đổi sơ đồ khối: Một sơ đồ khối điều khiển thường rất phức tạp. Vì vậy ta thường phải biến đổi nó về dạng đơn giản bằng lệnh connect. Ví dụ: Xét sơ đồ khối sau: 1 4 1 + + 1 0.5 s 4 -- - 1 2 3 
4 s3 22 s 2 6 5 5 127 7 8
Xác định phương trình trạng thái và hàm truyền của toán bộ sơ đồ: Gọi ni và di là tử số và mẫu số của hàm truyền của khối thứ i. Ta có các lệnh(lưu trong ct6_11.m): n1=1;d1=1; n2=.5;d2=1; n3=4;d3=[1 4]; n4=1;d4=[1 2]; n5=1;d5=[1 3]; n6=2;d6=1; n7=5;d7=1; n8=1;d8=1; nblocks=8; blkbuild; q=[1 0 0 0 0 2 1 ‐6 ‐7 ‐8 32000 43000 54000 63000 74000 8 5 0 0 0]; iu = [1]; iy = [5]; [A,B,C,D] = connect(a,b,c,d,q,iu,iy) A= ‐8.0 ‐2.5 ‐0.5 4.0 ‐2.0 0 0 1.0 ‐3.0 B= 0.5 0 0 C= 128
001 D= 0 [ts,ms] = ss2tf(A,B,C,D,1) ts = 0 0 0 2.0 ms = 1.0 13.0 56.0 80.0 Hàm truyền của hệ là: C( s ) 1 3 2 R(s) s  13s  56s  80 8. Ghép nối các sơ đồ khối: Để ghép nối tạo nên một hệ thống từ nhiều hệ thống con ta có thể sử dụng một số khả năng như sau: u1 sys1 y1 sys1 y u u2 sys2 y2 sys2 b a z1 v1 y1 u1 sys1 u1 sys1 y u y2 u2 u2 sys2 z2 sys2 v2 c d v2 y u sys1 y sys1 u y1 sys2 z1 sys2 e f a. Ghép theo hàng: Ghép theo hàng (hình a) có nghĩa là ghép đầu ra của các hệ thống con có đầu vào khác nhau. Hàm sys(sys1,sys2) thực hiện việc ghép này. Ta có các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_12.m): 129
clc sys1 = tf(1,[1 0]) 130
sys2 = ss(1,2,3,4) sys = [sys1,sys2] b. Ghép theo cột: Ghép theo cột(hình b) có nghĩa là ghép đầu ra của hệ thống con có chung đầu vào. Ta có các lệnh MATLAB sau(lưu trong ct6_13.m): clc sys1 = tf(1,[1 0]) sys2 = ss(1,2,3,4) sys = [sys1;sys2] c. Ghép theo đường chéo: Khi ghép theo đường chéo(hình c), ta có hệ thống mới bảo đảm cách ly các hệ thống con ban đầu. Để ghép ta dùng lệnh append. Các lệnh MATLAB(lưu trong ct6_14.m) như sau: clc sys1 = tf(1,[1 0]) sys2 = ss(1,2,3,4) sys = append(sys1,sys2) d. Ghép song song: Ta dùng cách ghép như trên hình d. Hàm parallel dùng để ghép song song các hệ thống con. Các lệnh MATLAB (lưu trong ct6_15.m) như sau: clc sys1 = tf(1,[1 0]) sys2 = ss(1,2,3,4) sys = parallel(sys1,sys2) e. Ghép tuần tự: Ta dùng cách ghép như trên hình e. Hàm series dùng để ghép tuần tự các hệ thống con. Các lệnh MATLAB(lưu trong ct6_16.m) như sau: clc sys1 = tf(1,[1 0]) sys2 = ss(1,2,3,4) sys = series(sys1,sys2) f. Ghép có phản hồi: Ta dùng cách ghép như hình f. Hàm feedback dùng để ghép có phản hồi các hệ thống con. Các lệnh MATLAB (lưu trong ct6_17.m) như sau: clc sys1 = tf(1,[1 0]) sys2 = ss(1,2,3,4) sys = feedback(sys1,sys2)
g. Sử dụng hàm connect: Hàm connect tạo ra mô hình không gian‐trạng thái từ các hệ thống con. Cú pháp của hàm: sysc = connect(sys,Q,inputs,outputs) Một hệ thống thường được cho dưới dạng các khối. Ngay cả khi sơ đồ không phức tạp, việc tìm được mô hình không gian‐trạng thái của hệ thống khá khó. Để tìm được mô hình không gian‐trạng thái, trước hết ta dùng hàm append: sys = append(sys1,sys2,...,sysN) để mô tả mỗi hệ thống con sysj hệ thống dạng đường chéo. Tiếp đến dùng lệnh: sysc = connect(sys,Q,inputs,outputs) để nối các hệ thống con và rút ra mô hình không gian‐trạng thái sysc của toàn bộ hệ thống. Ma trận Q chỉ ra cách nối các hệ thống con trên sơ đồ. Mỗi đầu vào của sys có một hàng, trong đó phần tử đầu tiên của mỗi hàng là số đầu vào. các phần tử tiếp theo của mỗi hàng mô tả đầu vào của hệ thống được lấy từ đâu. Ví dụ đầu vào 7 lấy từ đầu ra 2, 15 và 6 trong đó đầu vào của 15 âm thì hàng tương ứng của Q là [ 7 2 ‐15 6]. Hàng nào không đủ phần tử thì thêm số 0. Ta tìm mô hình không gian trạng‐thái của sơ đồ sau: sys2 sys1 x  Ax  Bu 2 u1 2 y1 10 1 u2 y  Cx  Du 3 + y2 uc 3 s5 1 - 4 2( s  1) 4 s2 sys3 Ta cần nối đầu ra 1 và 4 vào đầu vào 3 (u2) và đầu ra 3 (y2) vào đầu vào 4 nên ma trận Q là: Q = [3 1 ‐4 4 3 0]; Sơ đồ có 2 đầu vào từ các hệ thống khác là uc và u1 (đầu vào 1 và 2 của sys) và 2 đầu ra đưa đến các hệ thống khác là y1 và y2 (đầu ra 2 và 3 của sys). Như vậy ma trân inputs và outputs là: inputs = [1 2]; outputs = [2 3];
Các lệnh MATLAB thực hiện việc biến đối sơ đồ (lưu trong ct6_18.m) như sau: clc
A = [ ‐9.0201 17.7791 ‐1.6943 3.2138 ]; B = [ ‐.5112 .5362 ‐.002 ‐1.8470]; C = [ ‐3.2897 2.4544 ‐13.5009 18.0745]; D = [‐.5476 ‐.1410 ‐.6459 .2958 ]; sys1 = tf(10,[1 5],ʹinputnameʹ,ʹucʹ) sys2 = ss(A,B,C,D,ʹinputnameʹ,{ʹu1ʹ ʹu2ʹ},... ʹoutputnameʹ,{ʹy1ʹ ʹy2ʹ}) sys3 = zpk(‐1,‐2,2) sys = append(sys1,sys2,sys3) Q = [3 1 ‐ 4 4 3 0]; inputs = [1 2]; outputs = [2 3]; sysc = connect(sys,Q,inputs,outputs) §2. ĐÁP ỨNG CỦA HỆ THỐNG 1. Đáp ứng của hệ thống bậc hai: Dạng chuẩn của hàm truyền của hệ thống bậc hai là: 1 G(s)  2 s  2 n s   n 2 Trong đó n là tần số tự nhiên và  là hệ số tắt của hệ thống. Để tạo ra hàm truyền này khi biết n và  ta dùng lệnh ord2. Ví dụ: Tìm hàm truyền và ma trận trạng thái của hệ thống bậc hai biết n = 2.4 rad/s và  = 0.4. Các lệnh MATLAB (lưu trong ct6_19.m) như sau: [ts,ms] = ord2(2.4,0.4) [a,b,c,d] = ord2(2.4,0.4) Đáp ứng thực tế của hệ là một dao động tắt dần có dạng: 1  t t  ) c( t )  1  e n sin( n  Trong đó   1   2 và   tan 1 ( /  )
Ta gọi tr là thời gian để dáp ứng đạt từ 10% giá trị cuối đến 90% giá trị cuối; thời gian đạt đến đỉnh là tp; độ nhanh đo bằng tr và tp; thời gian tắt là ts. Thời
gian đạt đến định được xác định bằng cách cho đạo hàm của c(t) bằng 0.  tp  (4‐1) 2  1 Giá trị đỉnh (percent overshoot‐p.o)khi kích thích là bước nhảy là: 1  2 p.o  e  (4‐2)  100 Đáp ứng với kích thích bước nhảy tìm được nhờ hàm step còn đáp ứng với kích thích xung tìm được nhờ hàm impulse Ví dụ: Tìm đáp ứng của khâu bậc hai có hàm truyền : 2n G(s)  2 s  2 s  2 n n khi n = 5 và  = 0.6.Các lện MATLAB (lưu trong ct6_20.m) như sau: clc ts = 25; ms = [1 6 25]; sys = tf(ts,ms) t = 0:0.02:2; c = step(sys,t); plot(t,c) xlabel(ʹt(s)ʹ); ylabel(ʹc(t)ʹ); Ví dụ: Cho hệ có sơ đồ như hình vẽ: d C(s) R(s) s( s  1) - 1+es Tìm d và e để p.o bằng 40% và tp = 0.8s. Các lệnh MATLAB (lưu trong ct6_21.m) như sau: clc po = 40; z = log(100/po)/sqrt(pi^2+(log(100/po))^2)%theo (4‐2) zn = 0.27999799333504 tp = 0.8;
wn = pi/(tp*sqrt(1‐z^2))% theo (4‐1) ts = wn^2; ms = [1 2*z*wn wn^2]; sys = tf(ts,ms); t = 0:0.02:4; c = step(sys,t); plot(t,c) Từ sơ đồ khối ta có: C( s ) d 2 R(s) s  (de  1)s  d Phương trình đặc tính là: s2 + (de + 1)s + d = s2 + 2ns + ω2n 2 Với  n wn = 0.28 và z =  = 4.0906 ta có d = 16.733 và e = 0.077 = Khi có một hàm truyền ta có thể xác định hệ số tắt  và tần số tự nhiên n bằng lệnh damp. Ví dụ: Cho hệ có hàm truyền: 2s 2  5s  1 H( s)  s 2  2s  3 Tìm hệ số tắt  và tần số tự nhiên n. Các lệnh MATLAB (lưu trong ct6_22.m) như sau: h = tf([2 5 1],[1 2 3]); damp(h) Eigenvalue Damping Freq. (rad/s) ‐1.00e+000 + 1.41e+000i 5.77e‐001 1.73e+00 ‐1.00e+000 ‐ 1.41e+000i 5.77e‐001 0 1.73e+00 0 2. Đáp ứng trong miền thời gian của hệ thống: a. Đáp giá trị ban đầu: Đáp ứng giá trị ban đầu mô tả phản ứng của hệ khi không có kích thích dầu vào nhưng tồn tại các giá trị ban đầu của vec tơ trạng thái x0. Phản ứng đó được gọi là chuyển động tự do của hệ. Đáp ứng này được xác định bằng hàm initial. Ta có các lệnh MATLAB tìm đáp ứng ban đầu của một hệ thống (lưu trong ct6_23.m)như sau: clc a = [‐0.5572 ‐0.7814;0.7814 0];
c = [1.9691 6.4493]; x0 = [ 1 ; 0] sys = ss(a,[],c,[]); initial(sys,x0)